اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی بازیابی اطلاعات در سامانه‌های هوش مصنوعی با روش‌های نوین قطعه‌بندی متن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی بازیابی اطلاعات در سامانه‌های هوش مصنوعی با روش‌های نوین قطعه‌بندی متن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: بازیابی اطلاعات و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی بازیابی اطلاعات
• 3. کاربرد هوش مصنوعی در بازیابی اطلاعات
• 4. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. چالش‌های بازیابی اطلاعات با LLMs
• 6. مفهوم بازیابی افزوده (RAG)
• 7. نحوه عملکرد سیستم‌های RAG
• 8. مشکلات رایج در سیستم‌های RAG
• 9. خطاهای ناشی از بازیابی نامناسب
• 10. اهمیت قطعه‌بندی متن (Chunking)
• 11. استراتژی‌های سنتی قطعه‌بندی متن
• 12. قطعه‌بندی مبتنی بر اندازه (Fixed-Size Chunking)
• 13. مزایا و معایب قطعه‌بندی مبتنی بر اندازه
• 14. قطعه‌بندی مبتنی بر تعداد جملات (Sentence-Based Chunking)
• 15. مزایا و معایب قطعه‌بندی مبتنی بر جملات
• 16. قطعه‌بندی مبتنی بر پاراگراف (Paragraph-Based Chunking)
• 17. مزایا و معایب قطعه‌بندی مبتنی بر پاراگراف
• 18. قطعه‌بندی مبتنی بر توکن (Token-Based Chunking)
• 19. مزایا و معایب قطعه‌بندی مبتنی بر توکن
• 20. قطعه‌بندی مبتنی بر ساختار معنایی
• 21. نظریه‌های ساختار معنایی در زبان
• 22. روش‌های استخراج ساختار معنایی
• 23. کاربرد ساختار معنایی در قطعه‌بندی
• 24. قطعه‌بندی مبتنی بر موضوع (Topic Chunking)
• 25. شناسایی موضوعات در متن
• 26. الگوریتم‌های خوشه‌بندی موضوعی
• 27. استفاده از موضوعات برای قطعه‌بندی
• 28. قطعه‌بندی مبتنی بر روابط معنایی (Semantic Chunking)
• 29. تحلیل روابط بین عبارات
• 30. مدل‌های نمایش معنایی (Embeddings)
• 31. کاربرد Embeddings در قطعه‌بندی
• 32. قطعه‌بندی مبتنی بر اهمیت (Importance Chunking)
• 33. شناسایی جملات کلیدی
• 34. روش‌های رتبه‌بندی اهمیت جملات
• 35. استفاده از اهمیت برای قطعه‌بندی
• 36. قطعه‌بندی با رویکرد بازگشتی (Recursive Chunking)
• 37. پیاده‌سازی قطعه‌بندی بازگشتی
• 38. مزایا و معایب قطعه‌بندی بازگشتی
• 39. قطعه‌بندی با رویکرد سلسله مراتبی (Hierarchical Chunking)
• 40. ساخت سلسله مراتب معنایی
• 41. استفاده از ساختار سلسله مراتبی برای قطعه‌بندی
• 42. قطعه‌بندی مبتنی بر هدف (Intent-Based Chunking)
• 43. شناسایی قصد کاربر
• 44. تطبیق قطعه‌بندی با قصد کاربر
• 45. قطعه‌بندی مبتنی بر پرسش (Question-Aware Chunking)
• 46. تحلیل پرسش کاربر
• 47. تولید قطعات مرتبط با پرسش
• 48. ارزیابی کیفیت قطعه‌بندی
• 49. معیارهای ارزیابی بازیابی اطلاعات
• 50. متریک‌های سنتی ارزیابی
• 51. متریک‌های نوین ارزیابی
• 52. تأثیر قطعه‌بندی بر دقت پاسخ
• 53. اندازه‌گیری تأثیر قطعه‌بندی بر RAG
• 54. مطالعات موردی و مثال‌های عملی
• 55. بهینه‌سازی اندازه قطعات
• 56. تنظیم همپوشانی قطعات (Chunk Overlap)
• 57. تأثیر همپوشانی بر بازیابی
• 58. روش‌های انتخاب اندازه بهینه قطعه
• 59. روش‌های انتخاب همپوشانی بهینه
• 60. قطعه‌بندی پیشرفته با استفاده از LLMs
• 61. استفاده از LLMs برای تولید قطعات هوشمند
• 62. قطعه‌بندی خودکار با LLMs
• 63. تکنیک‌های کاهش خطا در RAG
• 64. استفاده از بازخوردهای کاربر
• 65. تنظیم پارامترهای LLM در RAG
• 66. فیلترینگ نتایج بازیابی شده
• 67. اعتبارسنجی پاسخ‌های تولید شده
• 68. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های RAG
• 69. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 70. جلوگیری از سوءاستفاده از LLMs
• 71. رعایت قوانین و مقررات در توسعه هوش مصنوعی
• 72. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 73. چارچوب‌های قانونی در ایران برای هوش مصنوعی
• 74. استانداردهای توسعه نرم‌افزار در ایران
• 75. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط (LangChain)
• 76. کاربرد LangChain در پیاده‌سازی RAG
• 77. مثال‌های عملی با LangChain
• 78. پیاده‌سازی استراتژی‌های قطعه‌بندی در LangChain
• 79. تنظیم پارامترهای LangChain برای بهینه‌سازی
• 80. ارزیابی سیستم RAG با LangChain
• 81. توسعه سیستم‌های RAG مقیاس‌پذیر
• 82. معماری سیستم‌های RAG بزرگ
• 83. مدیریت پایگاه‌های داده وکتور
• 84. استفاده از پایگاه‌های داده وکتور پیشرفته
• 85. بهینه‌سازی پرس‌وجو در پایگاه‌های داده وکتور
• 86. ملاحظات مربوط به زبان فارسی در RAG
• 87. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 88. استفاده از مدل‌های زبانی فارسی
• 89. تکنیک‌های قطعه‌بندی برای زبان فارسی
• 90. ارزیابی سیستم‌های RAG فارسی
• 91. آینده بازیابی اطلاعات و LLMs
• 92. روندهای جدید در مدل‌های زبانی
• 93. تحولات در تکنیک‌های بازیابی
• 94. نقش هوش مصنوعی در آینده آموزش
• 95. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف
• 96. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 97. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی
• 98. پیشنهادات برای تحقیقات آتی
• 99. منابع و مراجع
• 100. واژه‌نامه تخصصی